Business Intelligence y Transformación Digital

Business Intelligence y Transformación Digital

Cursos BONIFICADOS para trabajadores y empresas

Duración: 30 horas

¿A QUIÉN VA DIRIGIDO?

  • Dirigido a altos cargos y responsables de departamento.
  • Responsables de RRHH
  • Equipos comerciales.
  • Estudiantes de grado.

¿QUÉ VOY A APRENDER?

  • Sacarán un mejor partido de las herramientas básicas para obtener análisis de datos.
  • Dominará la ejecución de tablas dinámicas y herramientas de negocios mediante nuevas versiones de Power Pivot, Power Map, Power View y Power Query.
  • Relación con el trabajo diario mediante modelos de Bases de Datos.

Temario

1. Inteligencia de Negocios

  • Inteligencia de Negocios
  • Business Intelligence
  • Contexto en el que surge el Business Intelligence
  • Diferencias entre sistemas operacionales e informacionales
  • De los datos a las decisiones estratégicas. El mundo del dato
  • DIKW
  • ¿Cuál es el DIKW real que necesitamos?
  • Corporate Performance Management
  • La pirámide de la información
  • Organizaciones basadas en la estrategia
  • Mapa estratégico
  • Cuadros de Mando
  • Visualización
  • ¿Por qué Big Data viene para unirse a BI?
  • Omnicanalidad
  • Los distintos orígenes de datos
  • Hemos aprendido

2. Tipos de Analítica

  • Tipos de Analítica
  • Enfoque multidisciplinar
  • Disciplinas científicas
  • De la Analítica Descriptiva a la Analítica Prescriptiva
  • Perspectivas de analítica
  • Deep Learning
  • Hemos aprendido

3. DataWarehouse

  • DataWarehouse
  • Qué es un DataWarehouse
  • Contenido del DataWarehouse
  • Reglas para crear un DataWarehouse
  • Procesos ETL
  • Actualización y automatización
  • Alojamiento del DW
  • Motores de Bases de Datos
  • DataWarehouse y DataLake
  • DataWarehouse en la nube
  • Calidad del dato: Data Management
  • Áreas del Data Management
  • Hemos aprendido

4. Data Mining

  • Data Mining
  • Qué es Data Mining
  • Etapas y ejemplos de Data Mining
  • Generación de Insights
  • Panorámica de herramientas para Data Mining
  • Algoritmos Descriptivos
  • Algoritmos Predictivos
  • Business Intelligence y Data Mining
  • Business Intelligence y Data Mining
  • BI, Big Data y Data Mining
  • Usos de Data Mining
  • Cubos OLAP
  • Ejemplo diseño OLAP
  • Hemos aprendido

5. Arquitectura y Herramientas de BI

  • Arquitectura de BI
  • DataWarehouse y DataMarts
  • Creación de un sistema de BI
  • Arquitectura de un sistema de BI
  • Herramientas
  • Tableau
  • QlikView y QlikSense
  • Pentaho
  • Microsoft OLAP
  • IBM Cognos
  • MicroStrategy
  • Power BI
  • Reflexión sobre las herramientas
  • Hemos aprendido

6. Gestión de proyectos de BI

  • Gestión de proyectos de BI
  • Introducción al agilismo
  • ¿Por qué existe el enfoque “ágil”?
  • Entrega dirigida por el valor de negocio
  • Valores añadidos de la propuesta ágil
  • Enfoque ágil vs Enfoque “tradicional”
  • Cambio en la Triple Restricción
  • Los 4 valores fundamentales del enfoque ágil
  • Otros principios básicos de la gestión ágil de proyectos
  • Resumen de diferencias entre los enfoques Ágil y Tradicional
  • Por qué Inteligencia de Negocios implica ser ágil
  • Metodologías Ágiles
  • Scrum
  • Elementos de Scrum
  • Roles en Scrum
  • Kanban
  • Lean
  • Relación entre metodologías ágiles
  • Nuevas Propuestas ágiles de gestión
  • Liderazgo en un entorno ágil
  • El líder sirviente
  • Liderazgo y coaching para las personas
  • Hemos aprendido

7. Ámbitos de aplicación

  • Ámbitos de aplicación
  • Customer Analytics
  • La importancia del Customer Analytics
  • Casos de uso de Customer Analytics
  • User Experience (UX)
  • Casos de uso de User Experience
  • Business Analytics
  • La importancia del Business Analytics
  • Casos de uso de Business Analytics (1)
  • Casos de uso de Business Analytics (2)
  • RRHH Analytics
  • La importancia del RRHH Analytics
  • Casos de uso de RRHH Analytics
  • Text Analytics
  • La importancia del Text Analytics
  • Nubes de Palabras y Redes Semánticas
  • Casos de uso de Text Analytics
  • Panorámica de herramientas de Text Analytics
  • Hemos aprendido

8. Transformación Digital y BI

  • Transformación Digital y BI
  • La Digitalización de las empresas
  • La Transformación Digital
  • Ventajas y problemas del cambio digital
  • Casos de digitalización
  • La cultura digital
  • Proceso de digitalización
  • Transformación Digital: Del BI al Big Data
  • Las V's del Big Data
  • Datificación
  • Datificación - volúmenes de datos
  • Business Intelligence Vs Big Data
  • Ciclo de Vida de Big Data
  • Problemática con Big Data
  • Internet de las cosas
  • Qué es Internet de las cosas (IoT)
  • Estado actual y futuro
  • Capacidades del IoT
  • Inteligencia Artificial en IoT
  • Tecnología
  • IoT en los hogares y la sociedad
  • Industria 4.0
  • Impacto en las Fintech
  • Casos de Uso de IoT (1)
  • Casos de Uso de IoT (2)
  • Smart Cities
  • Casos de uso de Smart Cities
  • Hemos aprendido

9. Lo que está por venir en BI

  • Lo que está por venir en BI
  • Visualización de datos en 3D
  • BIM
  • Tiempo Real + IoT + Cloud
  • Machine Learning + Inteligencia Artificial
  • DataOps
  • DataOps - Implicaciones
  • Democratización del dato
  • Madurez en la gestión y uso de los datos
  • Hemos aprendido
Centro de formacion subvencionada
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